近日，真迈生物用户俄罗斯莫斯科国立医科大学、内分泌学研究中心等机构在cancers上发表了题为“A New Approach of Detecting ALK Fusion Oncogenes by RNA Sequencing Exon Coverage Analysis”的科研成果，基于真迈生物的FASTASeq 300测序平台，开发一种新的生物信息学方法，利用RNA测序数据中的外显子覆盖度分析来准确地预测临床上显著的ALK原癌基因融合。在一小部分ALK阳性肿瘤中实现了96%的准确率（100%的灵敏度，94.9%的特异性）。

ALK（间变性淋巴瘤激酶）基因重排在多种肿瘤类型中是驱动突变的常见来源。常用的检测ALK融合的方法包括免疫组化（IHC）、荧光原位杂交（FISH）、反转录定量聚合酶链反应（RT-qPCR）和panel测序。此外，全转录组测序能够分析广泛的癌症生物标志物，包括失调基因，分子途径及肿瘤驱动基因的基因融合转录本。然而，由于在融合断点处覆盖不足，难以发现融合位点。基于此，本文开发了一种新的生物信息学方法，可以从RNA测序数据中准确地预测ALK融合。

丨ALK覆盖不对称筛选

文章通过使用TruSight和OncoFu两个panel对样本进行RNA建库，并使用FASTASeq 300对文库进行PE75测序，结果观察到在ALK融合阳性样本中，ALK的覆盖表现出明显的不对称性。这种不对称性在样本的外显子20-24中尤为突出，意味着这些区域的表达水平显著高于其他外显子。具体来说，在样本 ALK_9 中，文章观察到明显的覆盖不对称，与融合阳性状态相匹配。以上表明每个样本的融合状态都可以通过其外显子覆盖的差异来推测。

图1 RNAseq数据的ALK覆盖图

表1 ALK靶向治疗患者信息表

丨TruSight数据验证ALK覆盖不对称

图2展示了基于TruSight数据的ALK基因覆盖图，主要目的是分析不同样本的ALK覆盖不对称性。数据显示，确认有ALK融合的样本在其ALK基因的覆盖测量上表现出明显的不对称性（ALK_10），而在未确认融合的样本中(NS_20)，这种不对称性则不明显。图中的结果强调了ALK覆盖不对称性在肿瘤样本中预测ALK融合的重要性，尤其是在基因的酪氨酸激酶（TK）区段的覆盖情况。

图2 基于TruSight数据的ALK基因覆盖结果图